基于遗传算法的电站锅炉NOx排放量LS-SVM建模

来源 :自动化与仪器仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户：flurryzhang

【摘要】

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电站锅炉产生的NOx排放造成了严重的环境污染,建立精确有效的NOx排放模型是有效抑制NOx排放的基础.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是一种常用的NOx排放建模方法,IS-SVM模型的超

【作者】

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王广龙吕猛赵文杰

【机构】

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内蒙古京隆发电有限责任公司内蒙古丰镇,012100华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定,071003;

【出处】

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自动化与仪器仪表

【发表日期】

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2016年2期

【关键词】

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遗传算法最小二乘支持向量机参数优化氮氧化物排放量

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电站锅炉产生的NOx排放造成了严重的环境污染,建立精确有效的NOx排放模型是有效抑制NOx排放的基础.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是一种常用的NOx排放建模方法,IS-SVM模型的超参数对于模型精度有着至关重要的作用.本文采用遗传算法对LS-SVM模型的超参数进行寻优,建立了电站锅炉NOx排放量的LS-SVM模型.通过与基于传统网格搜索法建立的LS-SVM模型、SVM(支持向量机)模型和BP神经网络模型进行对比,验证了基于遗传算法的LS-SVM模型具有更快的搜索速度和更为精确的模型精度.

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